Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-13 18:36 UTC

spcl / dace

DaCe - Data Centric Parallel Programming

Python · Jupyter NotebookBSD-3-Clause★ 592 зірки⑂ 163 форкиз лют. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#high-performance-computing#programming-language#cuda#fpga#high-level-synthesis#vivado-hls

spcl/dace має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — AI Readiness (67/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

95
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

95
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

SPCLОрганізація
382 підписники166 публічних репозиторіївз серп. 2017 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdace1.0.220 74035542 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
29.8/36Ритм комітів — 43/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 241 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year241
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year43

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 35 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 12 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~65,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count35
latest_release_tagv2.0.0-alpha8
releases_from_tagsні
days_since_latest_release12
mean_days_between_releases65,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

76Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

70Добрий
Як обчислюється оцінка
45/60Зірки — 592 зірок
18.4/25Форки — 163 форків
6.4/15Спостерігачі — 15 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks163
stars592
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.6/80Щомісячні завантаження — 20 740 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdace
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads20 740
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 44% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 75 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled75
top_contributor_share0,441

Реактивність на issue та PR

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
29.3/42Вирішення issue — закрито 70% issue
25.3/30Прийняття PR — злито 1 651/1 959 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 651
open_issues142
closed_issues328
prs_merged_7d13
prs_decided_7d16
prs_merged_30d44
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,698
closed_unmerged_prs308
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

74Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
18.6/25Охоплення власника — 382 підписників у spcl
25/25Послужний список — 166 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers382
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginspcl
public_repos166
account_age_days3 314

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 542 дн. тому
20/20Історія версій — 35 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdace
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish542

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — ruff.toml
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — http://dace.is/fast
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicshigh-performance-computing, programming-language, cuda, fpga, high-level-synthesis, vivado-hls
has_wikiтак
homepagehttp://dace.is/fast
docs_sitehttp://dace.is/fast
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

72Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

65Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories34
affected_packages1
assessed_packages185
unassessed_packages8
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 185 резолвлених залежностей із OSV. 8 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

67Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 98 з 98 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — doc/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — ruff.toml
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 7 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 2 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.9/55Керовані розміри файлів — 26/1 291 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes281 540
source_files_sampled1 291
oversized_source_files26

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks, samples
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks, samples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

592зірок GitHub
75контриб'юторів
241комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
35релізів
2бас-фактор
142відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 163 ⇿
0Зірки
163Форки
34Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0408012016020016142019-032022-122026-09
Мажорні 1Мінорні 2Патчі 18

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-13 18:36 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 17
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.5,<=3.5pyproject.toml
PyPIastunparse—pyproject.toml
PyPIsympy>=1.9pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIply—pyproject.toml
PyPIfparser>=0.1.3,!=0.2.3pyproject.toml
PyPIdill—pyproject.toml
PyPIpyreadline—pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
PyPIml_dtypes—pyproject.toml
PyPIordered-set>=4.0.0pyproject.toml
PyPIscikit-build—pyproject.toml
PyPIcmake—pyproject.toml
PyPIninja—pyproject.toml
PyPIclick>=8.0pyproject.toml
Усі залежності 193

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 24 прямих і 169 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIastunparse1.6.3пряма
PyPIclick8.4.2пряма
PyPIcmake4.4.2пряма
PyPIdill0.4.1пряма
PyPIfparser—пряма
PyPIfparser0.2.4пряма
PyPIml-dtypes0.6.0пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInetworkx3.4.2пряма
PyPInetworkx3.5пряма
PyPIninja1.13.0пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.2пряма
PyPIordered-set—пряма
PyPIordered-set4.1.0пряма
PyPIpackaging26.3пряма
PyPIply3.11пряма
PyPIpyreadline2.1пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIscikit-build0.19.1пряма
PyPIsympy—пряма
PyPIsympy1.14.0пряма
PyPItyping-extensions4.16.0пряма
PyPIabsl-py2.5.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.6.1непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcupy-cuda13x14.2.0непряма
PyPIcutensor-cu132.7.0непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIefficientnet-pytorch0.7.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfilelock3.32.3непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.6.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.29.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.16.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjax0.6.2непряма
PyPIjaxlib0.6.2непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIlark-parser0.12.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImpi4py4.1.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIonnx1.22.0непряма
PyPIonnx-ir1.0.0непряма
PyPIonnxruntime1.24.3непряма
PyPIonnxruntime1.29.0непряма
PyPIonnxscript0.7.1непряма
PyPIonnxsim0.7.3непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparse1.22.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.1.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIprotobuf7.36.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpymlir0.5непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mpi0.6непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.2непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.7.19непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIsafetensors0.8.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.13.2непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.6.1непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItransformers4.50непряма
PyPItransformers5.10.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItyper0.27.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.4непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwheel0.48.0непряма
PyPIyapf0.43.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 185 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 8 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
transformers4.50непрямакритична345.10.0

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з spcl/dace. Читати поруч →

94fastmachinelearning/hls4mlMachine learning on FPGAs using HLSВинятковий94QMCPACK/qmcpackMain repository for QMCPACK, an open-source production level many-body ab initio Quantum Monte Carlo code for computing the electronic structure of atoms, molecules, and solids with full performance portable GPU supportВинятковий84arborx/ArborXPerformance-portable geometric search libraryВідмінний99vllm-project/vllmA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMsВинятковий99NVIDIA/cudfcuDF - GPU DataFrame Library Винятковий98NVIDIA/cumlNVIDIA cuML: GPU-Accelerated Machine LearningВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.